Link to this sectionGuide de démarrage rapide : Seeed Studio reCamera avec Ultralytics YOLO26#

reCamera a été présentée à la communauté IA lors de la YOLO Vision 2024 (YV24), l'événement hybride annuel d'Ultralytics. Elle est principalement conçue pour les applications d'IA en périphérie, offrant des capacités de traitement puissantes et un déploiement simplifié.

With support for diverse hardware configurations and open-source resources, it serves as an ideal platform for prototyping and deploying innovative computer vision solutions at the edge.

Link to this sectionPourquoi choisir reCamera ?#

La série reCamera est conçue spécifiquement pour les applications d'IA en périphérie, adaptée aux besoins des développeurs et des innovateurs. Voici pourquoi elle se démarque :

• Performances alimentées par RISC-V : Au cœur de celle-ci se trouve le processeur SG200X, basé sur l'architecture RISC-V, offrant des performances exceptionnelles pour les tâches d'IA en périphérie tout en maintenant une efficacité énergétique. Avec la capacité d'exécuter 1 billion d'opérations par seconde (1 TOPS), elle gère facilement des tâches exigeantes comme la détection d'objets en temps réel.

• Technologies vidéo optimisées : Elle prend en charge les normes de compression vidéo avancées, dont H.264 et H.265, pour réduire les besoins en stockage et en bande passante sans sacrifier la qualité. Des fonctionnalités telles que l'imagerie HDR, la réduction de bruit 3D et la correction d'objectif garantissent des visuels professionnels, même dans des environnements difficiles.

• Double traitement économe en énergie : Alors que le SG200X gère les tâches d'IA complexes, un microcontrôleur 8 bits plus petit gère les opérations simples pour économiser l'énergie, ce qui rend la reCamera idéale pour les configurations alimentées par batterie ou à faible consommation.

• Conception modulaire et évolutive : La reCamera est construite avec une structure modulaire, composée de trois composants principaux : la carte centrale, la carte capteur et la carte de base. Cette conception permet aux développeurs d'échanger ou de mettre à niveau facilement les composants, garantissant flexibilité et pérennité pour les projets en évolution.

Link to this sectionConfiguration matérielle rapide de reCamera#

Veuillez suivre le Guide de démarrage rapide de reCamera pour la mise en route initiale de l'appareil, comme la connexion de l'appareil à un réseau WiFi et l'accès à l'interface Web Node-RED pour un aperçu rapide des résultats de détection.

Link to this sectionInférence utilisant les modèles pré-installés YOLO26#

reCamera est livrée avec quatre modèles Ultralytics YOLO26 pré-installés et tu peux simplement choisir le modèle souhaité dans le tableau de bord Node-RED.

• Détection (YOLO26n)
• Classification (YOLO26n-cls)
• Segmentation (YOLO26n-seg)
• Estimation de pose (YOLO26n-pose)

Étape 1 : Si tu as connecté reCamera à un réseau, saisis l'adresse IP de reCamera dans un navigateur Web pour ouvrir le tableau de bord Node-RED. Si tu as connecté la reCamera à un PC via USB, tu peux saisir 192.168.42.1. Ici, tu verras que le modèle de détection YOLO26n est chargé par défaut.

Étape 2 : Clique sur le cercle de couleur verte dans le coin inférieur droit pour accéder à l'éditeur de flux Node-RED.

Étape 3 : Clique sur le nœud model puis clique sur On Device.

Étape 4 : Choisis l'un des quatre modèles YOLO26n pré-installés différents et clique sur Done. Par exemple, ici nous sélectionnerons YOLO26n Pose

Étape 5 : Clique sur Deploy et lorsque le déploiement est terminé, clique sur Dashboard.

Maintenant, tu pourras voir le modèle d'estimation de pose YOLO26n en action !

Link to this sectionExportation vers cvimodel : Conversion de ton modèle YOLO26#

Si tu souhaites utiliser un modèle YOLO26 entraîné sur mesure avec reCamera, suis les étapes ci-dessous.

Ici, nous allons d'abord convertir un modèle PyTorch en ONNX, puis le convertir au format de modèle MLIR. Enfin, le MLIR sera converti en cvimodel pour exécuter l'inférence sur l'appareil.

Link to this sectionExportation vers ONNX#

Exporte un modèle Ultralytics YOLO26 au format de modèle ONNX.

Link to this sectionInstallation#

Pour installer les packages requis, exécute :

pip install ultralytics

Pour des instructions détaillées et les meilleures pratiques liées au processus d'installation, consulte notre guide d'installation Ultralytics. Lors de l'installation des packages requis pour YOLO26, si tu rencontres des difficultés, consulte notre guide des problèmes courants pour obtenir des solutions et des conseils.

Link to this sectionUtilisation#

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Export the model to ONNX format
model.export(format="onnx", opset=14)  # creates 'yolo26n.onnx'

Pour plus de détails sur le processus d'exportation, visite la page de documentation Ultralytics sur l'exportation.

Link to this sectionExportation ONNX vers MLIR et cvimodel#

Après avoir obtenu un modèle ONNX, reporte-toi à la page Convertir et quantifier des modèles IA pour convertir le modèle ONNX en MLIR, puis en cvimodel.

Link to this sectionBenchmarks#

À venir.

Link to this sectionApplications réelles de reCamera#

Les capacités avancées de vision par ordinateur et la conception modulaire de reCamera la rendent adaptée à un large éventail de scénarios réels, aidant les développeurs et les entreprises à relever des défis uniques avec facilité.

• Détection de chute : Conçue pour des applications de sécurité et de santé, la reCamera peut détecter les chutes en temps réel, ce qui la rend idéale pour les soins aux personnes âgées, les hôpitaux et les environnements industriels où une réponse rapide est essentielle.

• Détection d'équipements de protection individuelle : La reCamera peut être utilisée pour assurer la sécurité au travail en détectant la conformité aux EPI en temps réel. Elle aide à identifier si les travailleurs portent des casques, des gants ou d'autres équipements de sécurité, réduisant ainsi les risques dans les environnements industriels.

• Détection d'incendie : Les capacités de traitement en temps réel de la reCamera en font un excellent choix pour la détection d'incendie dans les zones industrielles et résidentielles, fournissant des alertes précoces pour prévenir les catastrophes potentielles.

• Détection des déchets : Elle peut également être utilisée pour des applications de détection des déchets, ce qui en fait un excellent outil pour la surveillance environnementale et la gestion des déchets.

• Détection de pièces automobiles : Dans les industries manufacturières et automobiles, elle aide à détecter et à analyser les pièces de voiture pour le contrôle qualité, la surveillance des chaînes de montage et la gestion des stocks.

Link to this sectionFAQ#

Link to this sectionComment installer et configurer reCamera pour la première fois ?#

Pour configurer ta reCamera pour la première fois, suis ces étapes :

1. Connecte la reCamera à une source d'alimentation
2. Connecte-la à ton réseau WiFi en utilisant le Guide de démarrage rapide de reCamera
3. Accède à l'interface Web Node-RED en saisissant l'adresse IP de l'appareil dans un navigateur Web (ou utilise 192.168.42.1 si connecté via USB)
4. Commence à utiliser immédiatement les modèles YOLO26 pré-installés via l'interface du tableau de bord

Link to this sectionPuis-je utiliser mes modèles YOLO26 entraînés sur mesure avec reCamera ?#

Oui, tu peux utiliser des modèles YOLO26 entraînés sur mesure avec reCamera. Le processus implique :

1. Exporter ton modèle PyTorch au format ONNX en utilisant model.export(format="onnx", opset=14)
2. Convertir le modèle ONNX au format MLIR
3. Convertir le MLIR au format cvimodel pour l'inférence sur l'appareil
4. Charger le modèle converti sur ta reCamera

Pour des instructions détaillées, consulte le guide Convertir et quantifier des modèles IA.

Link to this sectionQu'est-ce qui rend reCamera différente des caméras IP traditionnelles ?#

Contrairement aux caméras IP traditionnelles qui nécessitent du matériel externe pour le traitement, reCamera :

• Intègre le traitement IA directement sur l'appareil avec son processeur RISC-V SG200X
• Offre 1 TOPS de puissance de calcul pour les applications d'IA en périphérie en temps réel
• Dispose d'une conception modulaire permettant la mise à niveau et la personnalisation des composants
• Prend en charge des technologies vidéo avancées comme la compression H.264/H.265, l'imagerie HDR et la réduction de bruit 3D
• Est livrée avec des modèles Ultralytics YOLO26 pré-installés pour une utilisation immédiate

Ces fonctionnalités font de reCamera une solution autonome pour les applications d'IA en périphérie sans nécessiter de matériel de traitement externe supplémentaire.